一种适用于高原环境的认知功能评估方法及系统

本发明涉及认知功能评估与生理信号监测，尤其涉及一种适用于高原环境的认知功能评估方法及系统。

背景技术：

1、高原地区海拔高、空气稀薄，氧分压显著下降，对人体生理机能和认知功能均会产生影响。研究表明，从平原进入高原的人群以及长期居住高原的居民，其注意、记忆、执行功能等认知能力可能出现不同程度下降。上述认知能力下降不仅会降低学习与工作效率，还可能在高强度作业中引发操作失误，带来安全隐患。因此，开发适用于高原环境的认知功能评估技术，对高原作业人员健康监测、脑力疲劳预防及抗缺氧干预措施效果评估具有重要意义。

2、现有认知功能评估通常采用斯特鲁普色词任务（stroop）、n-back工作记忆任务等标准化心理学范式，通过反应时间、正确率等行为指标对注意控制、工作记忆等认知维度进行量化。然而，此类评估手段通常依赖独立测试终端和离线数据分析流程，各组件之间缺乏面向现场应用的系统集成，在硬件与算法协同、环境适应性设计等方面尚未形成完整技术方案，难以在高原等复杂环境中独立、可靠地运行。

3、另一方面，现有生理监测设备能够通过光电容积脉搏波传感器获取血氧饱和度和脉搏波信息，通过心电传感器获取心率及心率变异性等指标。这类生理信号对低氧暴露下机体状态变化具有一定敏感性，但单纯依赖生理参数难以直接反映个体注意、记忆等认知功能变化，也难以判断生理异常是否已经影响具体认知任务表现。因此，单一生理监测装置难以实现高原环境下认知功能状态的综合评估。

4、现有部分系统尝试将认知任务与生理监测结合，但在高原现场应用中仍存在以下不足：第一，认知行为数据与生理数据之间的关联分析能力有限，通常仅停留在各自指标的独立呈现，缺乏对认知表现与血氧、心率变异性等生理特征的端侧实时融合分析手段；第二，数据分析多依赖测试完成后的离线统计或上位机处理，对低氧条件下认知功能异常的判别缺乏实时处理能力，难以在异常指标出现初期触发预警；第三，设备整体的功耗管理与环境适应性设计未针对高原野外场景进行系统优化，在长续航、宽温域运行等方面仍存在不足。

技术实现思路

1、鉴于上述的分析，本发明实施例旨在提供一种适用于高原环境的认知功能评估方法及系统，用以解决现有技术缺乏一种专门面向高原低氧环境、能够同步采集认知行为与多模态生理信号并在端侧进行实时融合分析与低功耗预警的一体化便携式认知功能评估方法及系统的技术问题。

2、本发明的目的主要是通过以下技术方案实现的：

3、本发明提供了一种适用于高原环境的认知功能评估方法，包括如下步骤：

4、采集被试者在高原环境中执行预设认知任务过程中的原始认知行为数据，以及同步采集原始生理数据并分别进行预处理，得到标准化的认知特征值和生理特征值；

5、将基于所述标准化的认知特征值和生理特征值构建的认知子指数和生理子指数进行加权融合，得到综合认知指数；其中，利用实时获取的高原环境的环境参数实时调整认知子指数和生理子指数的权重；

6、将时序窗口内的标准化的认知特征值和生理特征值组成多模态特征向量序列输入预训练好的被试者的个体gru模型，获得认知功能异常概率；

7、基于所述认知功能异常概率和综合认知指数，得到被试者在高原环境中的认知功能评估结果。

8、进一步地，所述预设认知任务包括stroop色词干扰任务和n-back工作记忆任务；所述原始认知行为数据包括反应时间、作答正确率、错误率、命中率、漏报率、stroop干扰效应和n-back工作记忆负荷指标；

9、所述原始生理数据包括光电容积脉搏波信号和心电信号；经预处理后得到的标准化的生理特征值包括血氧饱和度均值、血氧饱和度变化率、心率均值与变化率、sdnn、rmssd、pnn50 心率变异性指标；其中，所述光电容积脉搏波信号利用ppg传感器获取。

10、进一步地，对所述原始认知行为数据和原始生理数据进行预处理，包括：

11、对所述原始认知行为数据剔除超出被试者个体基线反应时间±3倍标准差或违反任务规则的无效试次，得到第一认知行为数据；

12、对所述原始生理数据中的光电容积脉搏波信号进行滑动平均滤波，对心电信号进行带通滤波和陷波处理，得到第一生理数据；

13、将所述第一认知行为数据和第一生理数据进行时间戳对齐，并进行z-score标准化处理，得到标准化的认知特征值和生理特征值。

14、进一步地，将基于所述标准化的认知特征值和生理特征值构建的认知子指数和生理子指数进行加权融合，得到综合认知指数，包括：

15、对每个标准化的认知特征值进行加权求和或加权平均，计算得到认知子指数；

16、对每个标准化的生理特征值进行加权求和或加权平均，计算得到生理子指数；

17、对所述认知子指数和生理子指数进行加权融合，如下：

18、

19、其中，为综合认知指数，为认知子指数，为生理子指数，分别为认知子指数和生理子指数的权重。

20、进一步地，所述高原环境的环境参数包括环境气压和环境温度；利用气压传感器获得所述环境气压，利用温度传感器获取环境温度；

21、利用实时获取的高原环境的环境参数实时调整认知子指数和生理子指数的权重，包括：

22、基于所述环境气压计算当前海拔，并基于所述海拔修正血氧异常判断阈值；

23、利用温度传感器获取环境温度，基于所述环境温度补偿ppg传感器的led光强和光电探测器的响应漂移，以保证血氧饱和度的测量精度；

24、实时检测被试者的血氧饱和度，将所述血氧饱和度与经气压修正后的血氧异常判断阈值进行比较；

25、若所述血氧饱和度低于经气压修正后的血氧异常判断阈值，则基于血氧饱和度的偏离程度增加生理子指数的权重，同时对应减小认知子指数的权重，且生理子指数的权重上限不超过权重阈值；

26、若所述血氧饱和度大于等于经气压修正后的血氧异常判断阈值，则维持所述生理子指数和认知子指数的权重为默认值，不进行权重调整。

27、进一步地，将时序窗口内的标准化的认知特征值和生理特征值组成多模态特征向量序列输入预训练好的被试者的个体gru模型，获得认知功能异常概率，包括：

28、设定固定长度的滑动时序窗口，窗口滑动步长小于窗口总长度实现时序数据重叠采样；其中，时序窗口长度、滑动步长基于数据采集频率预设；

29、基于时序窗口内每一组同步采集的标准化的认知特征值、生理特征值进行维度拼接，生成单步多模态特征向量；按数据采集时间先后顺序排列窗口内全部单步特征向量，构成第一多模态特征向量序列；

30、对所述第一多模态特征向量序列进行维度补齐与截断统一处理，得到第二多模态特征向量序列，使输入序列维度匹配预训练好的gru模型的输入层尺寸；

31、将所述第二多模态特征向量序列输入预训练好的gru模型，得到初步认知功能异常概率；

32、取当前窗口输出的初始认知功能异常概率，与前两个连续时序窗口输出的初始认知功能异常概率做加权平均，消除单帧数据波动造成的概率跳变，得到平滑后的认知功能异常概率，作为被试者的认知功能异常概率。

33、进一步地，基于所述认知功能异常概率和综合认知指数，得到被试者在高原环境中的认知功能评估结果，包括：

34、将平滑后的认知功能异常概率与综合认知指数进行融合判定；其中，

35、当满足以下条件之一时，判定被试者认知功能异常并触发分级预警：

36、条件一：所述平滑后的认知功能异常概率超过预设概率阈值，且持续超过预设数量的连续时序窗口；

37、条件二：所述综合认知指数低于预设指数阈值；

38、条件三：所述平滑后的认知功能异常概率与所述综合认知指数的加权组合值超过预设综合阈值；

39、当上述条件均不满足时，判定被试者在高原环境下认知功能正常。

40、进一步地，基于平滑后的认知功能异常概率与综合认知指数，按照以下规则进行认知轻度异常、认知中度异常和认知重度异常三级预警：

41、若且持续时间超过个时序窗口，或，或与的加权组合值且，则进行认知轻度异常预警；

42、若且持续时间超过个时序窗口，或，或与的加权组合值且，或认知轻度异常预警持续超过分钟未解除，则进行认知中度异常预警；

43、若且持续时间超过个时序窗口，或，或与的加权组合值，或认知中度异常预警持续超过分钟未解除，则进行认知重度异常预警；

44、若连续个时序窗口内，且且，自动解除当前预警，恢复至正常认知状态；

45、其中，，，，，，均为预设阈值。

46、进一步地，通过如下过程，得到预训练好的被试者个体gru模型；

47、第一步、基础模型预训练：

48、采集通用训练样本集，包括：在高原环境和低原环境下，采集多个被试者执行预设认知任务过程中的原始认知行为数据，以及同步采集原始生理数据并分别进行预处理，并组成多模态特征向量序列；每个样本为连续30至60个时序窗口的多模态特征向量序列，每个时序窗口的特征向量由标准化后的认知特征值和生理特征值构成；

49、为每个训练样本标注认知异常标签；

50、采用二分类交叉熵作为损失函数，采用adam优化算法，设置初始学习率对gru模型进行预训练，得到基础gru模型；

51、第二步、基于基础gru模型进行被试者个体自适应微调：

52、采集被试者在正式测试前的个体基线数据，所述个体基线数据包括被试者在预设数量的练习试次中的认知行为数据和同步采集的生理数据；

53、对所述个体基线数据进行预处理和特征提取，得到个体标准化参数，以及多个时序窗口的个体多模态特征向量序列；使用所述个体多模态特征向量序列对所述基础gru模型进行微调，冻结所述基础gru模型的底层参数，仅更新顶层全连接层参数，或采用较低学习率对全部参数进行少量轮次的更新，得到适配当前被试者的个体gru模型；

54、第三步、个体gru模型部署：

55、将所述个体gru模型经剪枝与int8量化后部署于嵌入式端，用于实时输出该被试者的认知异常概率。

56、本发明还公开了一种适用于高原环境的认知功能评估系统，包括：

57、认知监测模块，用于采集被试者在高原环境中执行预设认知任务过程中的原始认知行为数据；

58、生理监测模块，用于采集被试者的原始生理数据；

59、环境传感器，包括气压传感器和温度传感器，用于实时采集高原环境参数；

60、主控处理单元，用于负责任务调度、多模态数据时间戳同步、原始数据滤波降噪、特征提取、时序窗口截取及模型推理调度；

61、数据分析模块，用于对认知行为数据与生理数据进行融合处理和智能异常判别，包括特征构建单元、加权融合单元和轻量化时序判别单元；所述轻量化时序判别单元采用经剪枝与int8量化后的gru模型，隐藏单元数为32；

62、用于部署经剪枝与int8量化轻量化后的被试者个体gru模型，完成多模态原始数据标准化、加权融合、综合认知指数计算、时序特征序列推理及认知功能异常概率解算；

63、提示模块，包括蜂鸣器和指示灯，用于在触发分级预警时发出声光警报。

64、与现有技术相比，本发明至少可实现如下有益效果之一：

65、1.一体化集成便携与高原环境适应性方面；本发明首次将标准化认知任务呈现、多模态生理信号同步采集、端侧智能融合分析与动态功耗管理集成于一套便携式一体化的硬件装置中，解决现有技术各组件分离、缺乏系统集成的缺陷。通过气压传感器修正血氧异常判断阈值、温度传感器补偿ppg测量漂移，结合聚碳酸酯增强合金与铝镁合金双材质防护外壳，使装置能够在-20℃至+50℃、低氧、强光、低温的高原恶劣环境下长期稳定运行，整机重量不超过1000g，续航超过72小时，真正实现了高原环境现场的独立、可靠使用；

66、2.智能融合与实时预警方面；本发明通过构建认知子指数和生理子指数并进行动态加权融合，当血氧饱和度低于低氧阈值时自动增大生理子指数权重（上限0.75），使综合评估能够灵敏反映低氧对认知功能的影响；同时将多模态时序特征序列输入经剪枝与int8量化后的轻量化gru模型，每30秒输出认知功能异常概率，并结合综合认知指数进行多条件融合判定与分级预警。相比现有技术依赖离线统计和独立指标判断，本发明实现了端侧实时融合分析与异常判别，能够在认知功能异常初期触发预警，大幅降低漏报率和误报率；

67、3.个体自适应与低功耗部署方面；本发明采用“基础预训练+个体微调”的策略获得适配被试者的个体gru模型，利用练习试次的个体基线数据进行自适应微调，显著提高个体认知功能判别的准确性；同时通过动态电压频率调节、分时供电及深度休眠机制，配合剪枝与int8量化后的轻量化模型部署，使装置在典型测试条件下续航超过72小时。与现有技术相比，本发明既保证了嵌入式端的低功耗实时推理能力，又实现了模型对个体差异的自适应，为高原作业人员的认知功能健康监测提供精准、可靠、便携的解决方案。

68、本发明中，上述各技术方案之间还可以相互组合，以实现更多的优选组合方案。本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分优点可从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过说明书以及附图中所特别指出的内容中来实现和获得。